扇形采样约束多目标差分进化算法及工程应用

作     者：车林仙 何兵 程志红 CHE Linxian;HE Bing;CHENG Zhihong

作者机构：重庆工程职业技术学院机械工程学院重庆400037 中国矿业大学机电工程学院徐州221116 泸州职业技术学院工程机械智能优化设计泸州市重点实验室泸州646005 

出 版 物：《机械工程学报》 (Journal of Mechanical Engineering)

年 卷 期：2013年第49卷第23期

页      面：150-160页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金(51075417 51105397) 四川省应用基础研究计划(2008JY0163)资助项目 

主　　题：多目标优化 差分进化算法 扇形采样 Pareto最优化 机械压力机 

摘      要：工程实践中存在大量约束多目标优化问题(Constrained multi-objective optimization problems,CMOPs),多目标进化算法是求解这类问题的一类有效方法。引入扇形采样技术,将二次变异双种群差分进化算法和约束处理方法相结合,设计求解CMOPs的进化算法——基于扇形采样的约束多目标差分进化算法(Sector-sampling-based constrained multi-objective differential evolution algorithm,SS-CMODE)。扇形采样可避免耗时的非劣操作,且能保证Pareto最优解集的良好逼近性和多样性。通过3个典型CMOPs的对比测试,表明SS-CMODE的解集均匀性和计算效率明显优于对比算法。以J23-80机械压力机使用的双曲柄串联机构多目标优化为例,研究新算法求解工程问题的有效性。以锻冲工作阶段平均速度波动最小和力传动性能最优为目标,建立机构的约束多目标优化模型,再应用SS-CMODE求解该问题。结果表明,该算法能求出多组满足约束条件的Pareto最优解,且解集均匀性良好。